Modelim egitim verisinde %98, test verisinde %65 basari veriyor. Overfitting mi?
yildizpolat
11 Haz 2026 19:26
düzenlendi
Selamlar arkadaslar, uzerinde calistigim siniflandirma modeli egitim kumesinde %98 dogruluk oranina ulasiyor ancak test setinde %65'in uzerine cikamiyorum. Sanirim overfitting sorunu yasiyorum. Bunu cozmek icin hangi regularization yontemlerini onerirsiniz? L2 mi yoksa Dropout mu uygulamaliyim?
Cevaplar 5
rumeysasari
11 Haz 2026 19:26
düzenlendi
Cross-validation (capraz dogrulama) yapiyor musun? Sadece tek bir train-test ayrimi yerine k-fold kullanmak overfitting'i tespit etmede ve onlemede cok yardimci olur.
egemenince
11 Haz 2026 19:26
düzenlendi
Modelin kapasitesi cok yuksek olabilir. Katman sayisini veya noron sayisini azaltarak modeli biraz daha sadelestirmeyi dene.
ufukkaya
11 Haz 2026 19:26
düzenlendi
Erken durdurma (Early Stopping) kullanmani tavsiye ederim. Validation kaybi artmaya basladigi anda egitimi kesmek cok ise yariyor.
senaakyuz
11 Haz 2026 19:26
düzenlendi
Veri setin kucukse L2 regularization (Ridge) daha stabil sonuclar verebilir. Bir de veri artirimi (data augmentation) yapmayi denedin mi?
gulsunaydın
11 Haz 2026 19:26
düzenlendi
Kesinlikle overfitting var dostum. Eger yapay sinir agi kullaniyorsan Dropout eklemek genelde en hizli cozum oluyor. Oran olarak 0.2 veya 0.5 deneyebilirsin.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.